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SCALCG–无约束优化的比例共轭梯度算法。在这项工作中,我们提出并分析了一个新的比例共轭梯度算法及其实现,基于割线方程的解释和不精确的Wolfe线搜索条件。Birgin和martinez(2001)提出的最佳谱共轭梯度算法SCG,主要是Perry(1977)的一个标度变量,对其进行了改进,以克服定义搜索方向的矩阵缺乏正定性。这种修正是基于拟牛顿BFGS修正公式。计算方案嵌入了Beale-Powell的重启哲学。利用两个连续点的函数值公式,将梯度的尺度参数选择为谱梯度或以预期方式选择。在非常温和的条件下,证明了对于强凸函数,该算法是全局收敛的。对500个无约束优化测试问题集的初步计算结果表明,这种新的比例共轭梯度算法明显优于谱共轭梯度SCG算法。


zbMATH中的参考文献(参考文献103条)

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